CC BY
103
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS
\ Vol. 10. No. 6 (60). 2015 \ _
А. А. Майоров, докт. техн. наук, профессор, МИИГАиК, г. Москва, majorov@miigaik.ru В. П. Седякин, канд. техн. наук, доцент, МИИГАиК, г. Москва, svp134@mail.ru
Общая, теоретическая и «метафорическая» информатики
Рассматриваются методологические основания информационных наук, включая терминологическую базу и проблему определения понятия «информация». Рассматриваются как вопросы классификации информатик, так и анализ метафорического понимания информации в эволюционной биофизике, часто называемой биоинформатикой. Этот анализ существенен для классификации информатик, опирающихся на исходное (функционально-кибернетическое) и метафорическое понимания информации. Рассмотрены теоретические основания, которые могут быть общими для всех информационных наук.
Ключевые слова: методология, информационные науки, классификация, эволюционная биофизика, информация, метафора.
Введение
Многократное обсуждение классификации информационных наук и их теоретических оснований на методологическом семинаре ИНИОН и ИПИ РАН [1] позволяет заключить, что даже при самом строгом ведении семинара он не обходится без выступлений на «общеинформационные» темы, включая неизбежный вопрос «А что такое информация?». И связано это не только со слабой методологической подготовкой некоторых участников семинара. Отделить методологические и философские вопросы в научном творчестве, да еще в такой области, как информационные науки и их научная классификация, не всегда удается.
Определение информации как «сведения (о событиях, фактах, явлениях и пр.)» многим специалистам в области естественных наук [2; 3] представляется тавтологичным. Однако это определение, несмотря на постоянную критику, остается самым распространенным в социально-экономических науках и даже в социальной сфере. Причины резкого неприятия его специалистами из естественных наук, как и распространенности
его в социальной сфере в методологическом смысле вполне объяснимы. Они — в специфике решаемых задач, в которых используется термин «информация» в естественных науках и социальной сфере. В последней информация используется для принятия решений в задачах управления объектами в экономике и в социальной сфере либо для коммуникации в обществе и в межличностных отношениях.
В естественнонаучных задачах информация, как правило, ничему не служит. Термин «информация» там используется в сложных мысленных экспериментах, призванных объяснить коллективное и «суммарное» поведение микрообъектов в идеальном газе (через негэнтропию), либо наследование запомненных изменений в структуре белковых макромолекул в эволюционной биофизике, как будет показано далее. Есть и другие толкования информации в естественных и технических науках, столь же удаленные от исходного понимания информации как «сведений». В статье рассматриваются как вопросы классификации информатик, так и анализ метафорического понимания информации в эволюционной биофизике, часто называемой
биоинформатикой. Этот анализ существенен для классификации информатик, опирающихся на исходное (функционально-кибернетическое) и метафорическое понимания информации.
Общая и теоретическая информатики
Многие дисциплины, претендующие на роль специальной информационной науки, являются науками о цифровых информационных технологиях, применяемых в разных отраслях науки, техники и экономики. Предмет этих дисциплин — информация, используемая в конкретной отрасли, объект — методы материнских наук, реализуемые с помощью компьютерных вычислений и цифровых преобразований, в основе которых лежат вычислительная математика и программирование. То есть собственного объекта у этих дисциплин, по существу, нет. Следовательно, эти дисциплины могут претендовать только на роль некоего знания. А поскольку насыщенность разнообразными цифровыми технологиями в разных отраслях науки, техники очень велика и они становятся все более сложными и эффективными, то важность этого знания в научно-образовательной сфере значительна и постоянно повышается.
За счет ассимиляции части методов материнских наук в цифровые технологии они также приобретают роль общенаучного знания и интегрирующей общеобразовательной дисциплины. Примером ассимиляции могут быть геоинформационные системы (ГИС), которые были порождены потребностями картографии и представляют собой многослойные цифровые карты (т. е. базы данных, размещаемые на компьютерах). ГИС из области материнской науки геодезии и картографии сначала были использованы в экономической географии, потом в демографии и пр. Таким образом, они были ассимилированы через цифровые информационные технологии из материнской в другие науки.
Особое место в отечественной информатике занимает учебная специальность под названием «Прикладная информатика (по отраслям)». Это самое широко распространенное образовательное направление в высшем профессиональном образовании. Оно охватывает информационные технологии, применяемые в самых разных отраслях экономики, производства и социальной сфере. Наиболее важное и сложное направление, рассматриваемое в прикладной информатике, — проектирование информационных систем, используемых в разных отраслях экономики. В этом направлении набор используемых информационных операций максимально широкий — от операций сбора, обработки, поиска, хранения информации до предъявления и передачи информации. В этом существенное отличие экономических информационных систем от информационных систем, используемых в других предметных областях технической и социальной сфер, в которых набор используемых информационных операций существенно меньше (фрагментарнее).
В проектировании экономических информационных систем используется самый широкий набор теорий по сравнению с любыми другими информационными жанрами как в отдельных научных направлениях, так и в технологиях. Он включает в себя логику (классификационная теория), семиотику и реляционную алгебру. Последняя теория заимствована из математики и используется как для анализа предметной области, так и для разработки баз данных. Особенностью этой теории является абстрагирование от рассматриваемых информационных объектов — сущностей (entities).
Насущные требования практики проектирования экономических информационных систем заставили отвлечься от затрудняющих решение конкретных задач и вопросов философии и семантики информации, абстрагироваться от них. Реляционная алгебра, восходящая в своих основаниях к средневековой схоластике, это позволяет и поэтому была
успешно развита еще в 1970-е годы американскими математиками.
Сами технологии проектирования экономических информационных систем изначально не были ориентированы на использование современных цифровых информационных технологий. В 1970-е годы на начальном этапе развития (в СССР — период внедрения АСУ) применялся только ручной метод проектирования, когда обследование предметной области производилось социологическими методами, а программирование велось на языках низкого уровня. В силу большой трудоемкости уже в 1980-е годы пытались перейти на автоматизированные методы проектирования, в первую очередь переходя на объектно-ориентированные языки программирования высокого уровня.
Следует отметить, что важнейшим этапом проектирования экономических информационных систем является так называемое ин-фологическое моделирование. Оно сводится к построению информационно-логической модели предметной области. Метод инфоло-гического моделирования единственный для современной информатики, который не заимствован у других наук как семиотический, классификационный или реляционный. Он родился в документоведении на основе изучения схем документооборота.
Впоследствии, уже в 1990-е годы, в США началась разработка стандартов серии IDEEF, на основе которых были созданы методы автоматизированного визуального проектирования экономических информационных систем. В настоящее время используются сотни разных пакетов автоматизированного визуального проектирования на основе стандартов IDEEF, реализующих метод автоматизированного визуального проектирования — так называемого CASE-проектирования. Полный обзор содержания всех информационных технологий в экономической сфере не предполагался по причине их обширности. Была лишь кратко рассмотрена задача анализа используемых для
них теоретических оснований. [ 120 ]
В других сферах пока используются не столь разнообразные теоретические основания. В технической сфере широко используется математическая теория связи К. Шеннона и математические методы. Мало известна теория информационных операций А. С. Бондаревского [4], развивающая взгляды Л. Бриллюэна, и пока не нашла широкого применения. В физической информатике используется теория К. Шеннона, квантово-механические представления и математические методы. В биоинформатике в силу использования собственного эволюционно-биологического определения информации сложились собственные теоретические основания, которые, за исключением теории К. Шеннона, уникальны. Применительно к биологии С. Н. Гринченко выдвинул теорию «системной памяти живого и социального», в которой эта системная память рассматривается как субстрат информации [5]. В социальной сфере известны и широко используются теории, связанные с документо-ведением, включая теории социальной коммуникации и информационных потребностей А. В. Соколова.
Все вышеперечисленные теоретические основания используются в отдельных информационных науках и технологиях и, как правило, не претендуют на принадлежность к смежным направлениям. Кроме общепризнанной теории трех миров К. Поппера, известна сре-довая концепция, которая развивает теорию К. Поппера, выдвинутая К. К. Колиным [6], и еще две отечественные теории, претендующие на более широкое значение. Это «теоретическая информатика» Г. Н. Зверева [7] и «релятивная теория информации» П. М. Колычева [8]. Теория К. Поппера носит характер сугубо описательный, определяющий глобальную связь трех миров (он-тологий) — природного, ментального и искусственного.
Две отечественные теории известны не столь широко. Первая из них является, по существу, расширенной семиотической
теорией, а вторая рассматривает только одну важную сторону информационных явлений — их относительность. В одной из теорем Л. Флориди [9] сформулирован вопрос о возможности создания общей широкой теории информации. Методологическая важность решения этой проблемы, в свою очередь, приводит к выводу о возможности общих для всех информационных наук теоретических оснований. Говорить о них представляется преждевременным.
Однако с методологической точки зрения изучать разнообразные теории, используемые в разных информатиках, необходимо. Их следует анализировать хотя бы с классификационной точки зрения: как эти теоретические основания соотносятся с теми определениями и пониманиями информации, которые рассматриваются в конкретной информационной науке. Без этого содержание курса «Теоретической информатики» становится эклектичным и методологически необоснованным. Это и подтверждается многочисленными примерами учебных программ по «Теоретической информатике», в одних из которых объявляется, что это — «Theoretical Computer Science», полезный для программистов (доктор физико-математических наук А. Н. Разборов), в других — излагаются основы вычислительной математики для инженеров, в третьих — углубленные математические разделы из общеобразовательного курса информатики (и это в лучшем случае!).
Отсутствие единых теоретических оснований для различных информатик выдвигает методологически важную задачу научно обоснованной классификации информатик, включая рассмотрение используемого в информатике метафорического понимания информации. Также выдвигается задача рассмотрения философии и истории информатики и информационного подхода, которые являются общими для всех информационных наук. Предлагаемые решения выдвинутых задач наряду с известными теориями информаци-
онных революций, информационных потребностей, а также их связи с информационными теориями, используемые в отдельных инфор-матиках, образуют содержание курса «Общая и теоретическая информатика», который введен в МИИГАиКе в 2014 г.1
Метафора информации в эволюционной биофизике
Найти «верные пути в «хаосе» омонимии понятия информации», по выражению А. Д. Урсула [10, с. 7], невозможно, не выяснив соотношения общенаучного и множества конкретно научных определений понятия. Проблема в том, что дать содержательное определение понятия «информация» весьма затруднительно: в классической логике большому объему (экстенсионалу) понятия в силу закона обратного отношения отвечает малое содержание его (интенсионал) [11, с. 719]. Объем понятия значительно превосходит, например, объем понятия «документ», для которого также не удается найти общего определения, и существует несколько разных определений разного уровня обобщения, включая широкое и самое широкое [12, с. 21].
Этот методический прием можно использовать и для понятия информации и предложить несколько уровней экспликации определения [13, с. 37]. На верхнем уровне вполне удовлетворяет своей общностью определение, данное Н. Винером: «информация — это содержание отношений, взаимодействующих субъектов» [14, с. 67]. На более низких уровнях должны рассматривать-
1 История, методология и философия информатики. Классификация информатик. Теория информационных потребностей. Теория информационных революций. Информационные революции и информационные технологии. Информационное общество — мифологии и реальность. Теории информации и теоремы Флориди. Объединяющие и межвидовые теории информации. Теории информации в технической информатике, в биологии, в социальной информатике. Теоретические основания в информационных науках, заимствованные из других наук.
ся междисциплинарные и конкретно научные определения. Их объем будет соответствовать более узким предметным областям конкретных научных дисциплин. Необходимо выдвинуть некие требования к их содержанию, т. е. к наборам охватываемых ими признаков (свойств).
Первое — соответствие набора признаков предметной области. Второе требование не столь очевидно в силу того, что примеров описания набора признаков общенаучного понятия информации, известных авторам, в современной науке немного [15, с. 112; 16, с. 35; 17, с. 125]. Набор признаков для конкретно научных понятий должен быть больше в силу того, что соответствующие им предметные области существенно более узкие. При этом он должен включать в свой состав признаков все признаки из набора для общенаучного понятия. Выдвинутый в [17, с. 126] набор признаков для общенаучного понятия в сжатом виде включает следующие признаки:
1) выражение информации в знако-сим-вольной форме;
2) независимость информации от формы ее представления;
3) невыполнение законов сохранения, пе-реместительного и аддитивного;
4) зависимость информации от размерности кода; неэквивалентность количества и качества;
5) стохастичность получения и релятивизм (относительность) — зависимость ее от получателя.
Особую важность приобретает рассмотрение определения информации в биоинформатике в [2, с. 167] как запомненного выбора в связи с тем, что в современной отечественной «Энциклопедии эпистемологии и методологии науки» [11, с. 311] ему ошибочно придается статус общенаучного определения. В эволюционной биофизике рассматривается переход от неживой природы к самоорганизующимся белковым макромолекулам, способным к размножению. Его уникальность в том, что он позволяет рассмотреть связь атрибу-
тивной и функционально-кибернетической информации.
До определенного момента — пока не образовался механизм редупликации в рассматриваемых органо-молекулярных взаимодействиях — должно проявляться отражение в неживой природе. То есть происходящие изменения в разнообразии видов органических молекул должны отражаться в наращивании сложности новых видов молекул по сравнению с предыдущими видами. Одно из атрибутивных определений информации в [18, с. 98] связано с понятием разнообразия: «информация — это передача разнообразия». В момент скачка увеличения сложности, когда появляются огромные белковые молекулы с механизмом редупликации, характер отражения должен измениться — должно появиться отражение в живой природе. Также после момента скачка сложности у самых сложных огромных белковых молекул с механизмом редупликации появляется цель существования. Эта цель — размножение.
Вышеизложенный гипотетический переход от отражения в неживой природе к отражению в живой природе очень схематичен и условен. Тем не менее он позволяет предположить специфическое ограничение на отражение в органо-молекулярных взаимодействиях — последней среде в неживой природе, в которой можно рассматривать механизмы отражения. Этим ограничением является высокая сложность структуры органических молекул, начиная с которой эта сложность наращивается уже незначительно. А дальнейшее усложнение происходит за счет надма-кромолекулярных изменений и появления примитивных организмов, в которых действуют биологические механизмы отражения — генетические и допсихические.
Биофизика важна для изучения механизмов образования метафорического понимания информации. Во-первых, потому что в биофизике принято понимание термина «информация» в соответствии с наиболее яркой метафорой «информация — это за-
помненный выбор». Во-вторых, потому что в биофизике эта метафора образовалась после появления математической теории связи К. Шеннона в конце 1940-х годов. Она непосредственно связана с тем понятием информации, которое само по себе метафорично: «информация — это снятая неопределенность». Статья Д. С. Чернавского [2, с. 157-183] важна и потому, что в ней рассмотрены методологически важные вопросы определения самого понятия информации. Тех вопросов, которые самими биофизиками, начиная с Г. Кастлера [19, с. 122], не затрагивались.
Возникновение метафоры «запомненный выбор» связано с мысленным моделированием процесса возникновения саморазвивающихся белковых макромолекул из более простых органических, который моделируется как цепочка случайных процессов усложнения их структуры. При этом сложность молекул наращивается на каждом этапе. Эти ма-кромолекулярные объекты (белковые молекулы) случайных процессов стали предметом мысленных экспериментов биофизиков, которые объясняют самопроизвольное и чрезвычайное усложнение структуры огромным временем и особыми условиями протекания случайных процессов, при которых наращивание сложности (вплоть до появления механизма редупликации) идет за счет запоминания структурой молекулы ее случайного усложнения (выбора).
Разобраться в механизме образования метафорических пониманий информации можно, лишь уточнив исходное понимание информации как неких сведений, сообщенных субъекту. Уточнение надо произвести до того уровня детализации (в теории и практике проектирования систем — декомпозиции), который может быть полезен и для других возможных метафорических пониманий информации. Таким элементарным логическим уровнем, заимствованным из психологии и других научных дисциплин, является различимое элементарное изменение (или различие). Тогда детализированное до этого
уровня определение информации формулируется так: информация — это такое изменение в сознании субъекта при его внешней или внутренней коммуникации, которое может повлечь за собой изменение в его поведении (деятельности), направленное на адаптацию субъекта к внешней среде. Здесь внешняя коммуникация означает участие субъекта в субъект-субъектных и субъект-объектных отношениях.
Рассмотрим определение Н. Винера [14, с. 57] «информация — это содержание отношений между взаимодействующими объектами», которое он дал применительно к любым самоорганизующимся системам, включая живые и искусственные. Очевидно, что речь идет о любых субъект-субъектных и субъект-объектных отношениях. Следовательно, это определение более широкое, чем исходное понимание информации как сведений. Сформулированное детализированное определение не противоречит вышеприведенному функционально-кибернетическому определению.
Рассмотрим вышеупомянутое определение из эволюционной биофизики, которое дается в основополагающей работе [12, с. 167]: «информация — это запомненный выбор». В рамках системно-эволюционного подхода необходимо учитывать влияние теорий и представлений, которые господствовали тогда в научном мире. Книга Г. Кастлера была написана по его лекциям в 1963 г., когда огромное влияние на многие науки, включая биофизику, имела математическая теория связи К. Шеннона.
В задачах связи, которые решал К. Шеннон, подразумевается наличие канала связи и приемника, который не только принимает сигналы с информацией, но и некоторое время, достаточное для их приема и обработки, хранит их. Приемник, из которого только что принятая информация сразу исчезает, с технической точки зрения не нужен и бессмыслен. То есть условия решения задач связи по умолчанию включают в себя и на-
личие некоторой памяти у приемника или у оператора, который работает с приемником. Следовательно, для запоминания у эволюционистов-биофизиков было что заимствовать из теории К. Шеннона хотя бы на интуитивном уровне.
Уже в 1950-е годы было распространено понимание информации как «снятой неопределенности» [10, с. 45]. Неопределенность у субъекта действительно возникает при принятии решений и сводится чаще всего к задаче выбора из нескольких возможных вариантов. Следовательно, можно реконструировать ситуацию внешней коммуникации субъекта с использованием канала связи, когда в сознании субъекта происходит изменение, в результате которого он изменяет свое поведение — принимает решение и делает выбор. А наличие памяти — обязательное свойство сознания. Очевидно, что такая формулировка определения информации по Шеннону не противоречит детализированной.
Существенно, что в задачах связи рассматривается техногенная коммуникация, для которой априори существует кодовая форма представления информации в канале связи. Таким образом, очевидно, что информация в теории связи К. Шеннона отвечает функционально-кибернетическому пониманию, а также соответствует выдвинутому в [17, с. 126] максимальному набору признаков.
Но вернемся к запомненному выбору. Проблема в том, что предложенная выше реконструкция определения по Шеннону подразумевает участие субъекта хотя бы в субъект-субъектных отношениях, а биофизики в своей яркой метафоре устранили не только субъект-субъектные отношения, но и сам субъект выбора. Это в их задачах мысленного рассмотрения (моделирования) возможных вариантов эволюции органических молекул в сторону самоорганизующейся живой материи не просто допустимо — а неизбежно! Иначе придется допустить наличие субъектности у органических молекул и возможность для них осоз-
нанного выбора. Однако самостоятельного выбора у них нет — это всего лишь случайный выбор.
Таким образом, столь яркая метафора информации как «запомненный выбор» по своему значению связана с исходным определением понятия только тем, что она обязана своим происхождением другой метафоре определения — «снятая неопределенность». В завершение сравним наборы признаков, соответствующих определению информации из технической информатики как снятой неопределенности и запомненного выбора из биоинформатики.
Метафора «снятая неопределенность» включает все известные признаки в максимальном наборе для функционально-кибернетического определения: выражение информации в знако-символьной форме; независимость информации от формы ее представления; невыполнение законов сохранения, переместительного и аддитивного законов; зависимость информации от размерности кода; неэквивалентность количества и качества; стохастичность получения и релятивизм (относительность) — зависимость ее от получателя. Метафора «запомненный выбор» включает из вышеприведенного набора только стохастичность, да и то в вырожденном значении, поскольку коммуникации в истинном смысле в межмолекулярном взаимодействии быть не может — это взаимодействие объектов. Вполне очевидно, что это самая удаленная метафора от исходного определения по своему значению. В силу этого запомненный выбор не может претендовать даже на статус междисциплинарного определения понятия информации и применим только в своей собственной предметной области биоинформатики.
Вышесказанное позволяет сделать следующие выводы:
• необходимо использовать несколько уровней экспликации определения общенаучного понятия информации ввиду огромной и разнородной области его использования;
• возможно изучение омонимических связей различных определений понятия информации (метафор) с помощью системно-эволюционного подхода;
•• образование эволюционно-биологиче-ской метафоры информации на основе другой метафоры — «снятая неопределенность»;
•• невозможно придать эволюционно-био-логическому определению информации более широкий статус, чем конкретно-научный, и ограниченность его значения областью самой эволюционной биофизики.
Заключение
В настоящее время сложились условия для методологически обоснованной классификации информационных наук, которая актуальна по нескольким причинам. Одна из них — проблема НБИК (конвергенции нано-, био-и информационно-когнитивных технологий), которые используют различное понимание информации. Другие связаны с проблемами развития самих информационных наук, которые ярко сформулированы английским философом Л. Флориди в его известных теоремах [9].
Наиболее развиты информатики, опирающиеся на функционально-кибернетическое понимание информации и включающие в себя социально-экономические информационные науки, в том числе разнообразные «прикладные информатики (по отраслям)». Им отвечают конкретно-научные определения информации, определяемые, по меньшей мере, по пяти признакам из набора признаков, выделенных для общенаучного определения. Используемые в них теории включают в себя логику (классификационная теория), семиотику и реляционную алгебру, заимствованную из математики, а также разделы, связанные с программированием. Наряду с логико-семиотическими и математическими методами в социально-экономических информационных науках используется собственный метод инфологического мо-
делирования. Математическая теория связи К. Шеннона находит применение главным образом в технической сфере.
Кроме общепризнанной теории трех миров К. Поппера и известной средовой концепции, развивающей теорию К. Поппера, выдвинутой К. К. Колиным [6], в настоящее время отсутствуют теоретические основания, общие для всех информационных наук, опирающихся на функционально-кибернетическое понимание информации и атрибутивное понимание. На примере используемого в эволюционной биофизике понимания информации как запомненного выбора показано, что это понимание является метафорой исходного функционально-кибернетического понимания информации. По существу, в весьма разнообразных атрибутивных пониманиях информации используются некие метафоры информации. Это позволяет классифицировать информационные науки на два направления — использующие функционально-кибернетическое и метафорические понимание (включая биоинформатику и физическую информатику).
На основании системно-эволюционного подхода можно заключить о невозможности приемлемого по краткости и общего для множества онтологий определения понятия информации. Альтернативой «всеобщему» определению является трехуровневая экспликация общенаучного понятия информации, включающая в себя на верхнем — философском уровне его определение как относительного понятия, на общенаучном уровне определение Н. Винера информации как содержание отношений, возникающих между субъектом и объектами при адаптации субъекта к внешней среде и на третьем, конкретно-научном уровне, «детализированное» определение информации как изменение в сознании субъекта при его внешней или внутренней коммуникации, которое может повлечь за собой изменение в его поведении (деятельности), направленное на адаптацию субъекта к внешней среде.
Классификация информационных наук наряду с решением методологических проблем уточнения предмета и объекта информатики, множества заимствованных методов, используемых в информатике, и пока единственного и незаимствованного метода инфологиче-ского моделирования, а также достижения конвенций по определениям базисных понятий информации, данных и знаний составляет, по мнению авторов, содержание методологических оснований всей современной информатики. Предлагается эти методологические основания современной информатики назвать «общей информатикой», включив также туда историю информатики.
Список литературы
1. Совместный научный семинар «Методологические проблемы наук об информации» Института проблем информатики РАН и Института научной информации по общественным наукам РАН/ИНИ-ОН РАН. М., 2011-2014. URL: http://www.inion.ru/ seminars.mpni
2. Чернавский Д. С. Происхождения жизни и мышления с точки зрения современной физики. УФН. 2000. Т. 170. № 2. С. 157-183.
3. Саночкин В. В. О возможности согласования различных представлений об информации // Метафизика. 2013. № 2 (10). С. 49-61.
4. Бондаревский А. С. Аксиоматика точности информационных операций // Фундаментальные исследования. Физико-математические науки. 2008. № 6. С. 11-25.
5. Гринченко С. Н. Системная память живого как субстрат информации // Знание. Понимание. Умение. 2013. № 3.
6. Колин К. К. Доклад на 8-й Всемирной конференции по информатике. М., 2013.
7. Зверев Г. Н. Теоретическая информатика и ее осно-вания. М., ФИЗМАТЛИТ, 2007. — 675 с.
8. Колычев П. М. Релятивная теория информации. Учебное пособие. Спб.: Спб ИТМО, 2008. — 176 с.
9. Хлебников Г. В. Философия информатики Лучано Флориди // Теория и практика общественно-научной информации. 2013. Вып. 21. С. 15-59.
10. Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. М.: Наука, 1975. — 115 с.
11. Энциклопедия эпистемологии и философии науки. М.: Канон+, 2009. — 1247 с.
12. КушнаренкоН. Н. Документоведение. Киев:. Знан-ня, 2006. — 451 с.
13. Седякин В. П., Цветков В. Я. Философия информационного подхода. М.: МАКС-Пресс, 2007. — 168 с.
14. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. 2-е изд. М.: Советское радио, 1968. — 296 с.
15. Информатика как наука об информации / под ред. Р. С. Гиляревского. М.: ФАИР-ПРЕСС, 2006. — 655 с.
16. Роберт И. Б. Теория и методика информатизации образования. М.: ИИО РАО, 2009. — 165 с.
17. Седякин В. П., Корнюшко В. Ф, Филоретова О. А. Проблема Л. Флориди и классификация информационных наук // Прикладная информатика. 2012. № 3 (39). С. 125-127.
18. Эшби У. Введение в кибернетику. М.: Иностранная литература, 1959. — 278 с.
19. Кастлер Г. Возникновение биологической организации. М.: МИР, 1967. — 290 с.
References
1. Sovmestnyj nauchnyj seminar «Metodologicheskie problemy nauk ob informacii» Instituta problem in-formatiki RAN i Instituta nauchnoj informacii po ob-shhestvennym naukam RAN [United scientific seminar «Methodology problems of information sciens-es» IPI RAN and INION RAN]. Moscow, 2011 -2014. URL: http://www.inion.ru/seminars.mpni
2. Chernavskij D. S. Proishozhdenije zhizni I myshlenija s tochki zrenija sovremennoj fiziki [Life and thinking generation with physics point of view]. UFN — UFN, 2000, vol. 170, no. 2, pp. 157-183.
3. Sanochkin V. V. O vozmozhnosti soglasovanija razli-chnyh predstavlenij ob informacii [About coordination of differences imagines for information]. Metafizika — Mehtaphysics, 2013, no. 2 (10), pp. 49-61.
4. Bondarevskij A. S. Aksiomatikatochnosti informa-cionnyh operacij [Aksiomahtics of the infotmation of the operaration]. Fundamental'nye issledovanija. Fiziko-matematicheskie nauki — Fundamental Research. Physics and mathematics sciences, 2008, no. 6, pp. 11-25.
5. Grinchenko S. N. Sistemnaja pamjat' zhivogo kak substrat informacii [Memory of Biological life how substrat of the information]. Znanie. Ponimanie. Umen-ie — Knowledge. Understanding. Skils, 2013, no. 3, pp. 62-67.
6. Kolin K. K. Doklad na 8-j Vsemirnoj konferencii po informatike [Report on 8-n World Conference to Informatics]. Moscow, 2013.
7. Zverev G. N. Teoreticheskaja informatika i ee os-novanija [Theoretical infomatics and her basics]. FIZ-MATLIT — FIZMATLIT, 2007. 675 p.
8. Kolychev P. M. Reljativnaja teorija informacii. Ucheb-noeposobie [Relevant theory of the information]. Saint Petersburg, Spb ITMO Publ., 2008. 176 p.
9. Hlebnikov G. V. Filosofija informatiki Luchano Flo-ridi [Luchano Floridy's Philosofy of the informatics]. Teorija i praktika obshhestvenno-nauchnoj informa-cii — Theory and practices social-scientifics information, 2013, vol. 21, pp. 15-59.
10. Ursul A. D. Problema informacii v sovremennoj nauke [Information problem in modern sceinse]. Moscow, Nauka Publ., 1975. 115 p.
11. Enciklopedija epistemology I filosofii nauki [Encyk-lopaedia of the epistemology and philosophy of the sceinse]. Moscow, Kanon+, 2009. 1247 p.
12. Kushnarenko N. N. Dokumentovedenie. [Documen-tology]. Kiyev, Znannja Publ., 2006. 451 p.
13. Sedjakin V. P., Cvetkov V. Ja. Filosofija informa-cionnogopodhoda [Philosophy of the information approach]. Moscow, MAKS-Press, 2007. 168 p.
14. Viner N. Kibernetika — upravlenie i svjaz' v zhivot-nom I mashine. 2-e izd. [Cybernettics: control and communication in animals and mechanics. 2 publ.]. Moscow, Sovetskoye Radio Publ., 1968. 296 p.
15. Informatika kak nauka ob informacii, pod red. R. S. Giljarevskogo [Informatics how science about information, by edition red. R. S. Giljarevsky]. Moscow, FAIR-PRESS, 2006. 655 p.
16. Robert I. B. Teorija i metodika informatizacii obra-zovanija [Theory and methodics of the informatisation of the education]. Moscow, IIO Russian Academy of Education RAO Publ., 2009. 165 p.
17. Sedjakin V. P., Kornjushko V. F., Filoreto-va O. A. Problema L. Floridi I klassifikacija informa-cionnyh nauk [L. Floridy problev and classification of the information scienses]. Prikladnaja Informatika — Journal of Applied Informatics, 2012, no. 3 (39), pp. 125-127.
18. Jeshbi U. Vvedenie v kibernetiku [Introduction to cibernetics] Moscow, Inostrannaja literature Publ., 1959. 278 p.
19. Kastler G. Vozniknovenie biologicheskoj organizacii [Generation of the biological organisation]. Moscow, MIR Publ., 1967. 290 p.
A. Majorov, MIIGAiK, Moscow, Russia, majorov@miigaik.ru V. Sedyakin, MIIGAiK, Moscow, Russia, svpi34@mail.ru
The common, theoretical and «metaphorical» informatics
The methodical bases of the information sciences are considered, included terminological base and the problem of the information concept definition. The classification questions of the informatics and metaphorical understanding information analysis in the evolution biophysics («bioinformatics») are considered also. Discipline, which have claim on special information science role, in really to appear «sciences» about digital information technologies in different directions of sciences, technics and economy. They gain all-sciences knowledge role and integrated common-education discipline role through assimilation of part of the origin science to digital information technologies. Together with logic- se-miotic and mathematical methods in social-economics information directions used own info-logic model method. The communication mathematical theory of C. Shannon to find own application for the most part in technical sphere. In real time theoretical base do not exist, which common to all information sciences (used functional definitions or attributive definitions), excepting well known theory three universes of C. Popper and environment conception by K. K. Kolin, which develop theory three universes of C. Popper. The common theoretical bases of any information sciences is consider. That analysis has important to classification of informatics, which based on the origin importance and based on the metaphorical importance.
Keywords: methodology, information sciences, classification, evaluation biophysics, information, metaphora. About authors:
A. Majorov, Dr of Tecnique, Professor V. Sedyakin, PhD in Technique, Associate Professor
For citation: Majorov A., Sedyakin V. The common, theoretical and «metaphorical» informatics. Phkladnaya Informatika — Journal of Applied Infomatics, 2015, vol. 10, no 6 (60), pp. 118-127 (in Russian).
